Análise de Dados e Experimentação Científica

Ementa:

Tratamento de dados experimentais: medição, sumarização estatística, apresentação e interpretação de dados experimentais. Inferência estatística. Métricas de avaliação utilizadas em ciência experimental. Projeto e análise de experimentos.

Objetivos:

Oferecer ao aluno técnicas experimentais eficientes para dar suporte à validação do método experimental utilizado para apresentar resultados oriundos da investigação científica nas áreas do conhecimento que envolvam a modelagem computacional. Os objetivos específicos são:

  • Entender a importância da coleta de dados, identificar as limitações dos métodos de coleta de dados e outras fontes de viés estatístico, além de determinar suas influências na inferência estatística;
  • Usar um software estatístico para sumarização numérica e gráfica de dados. Realizar análise de dados;
  • Adquirir a compreensão conceitual da natureza unificada da inferência estatística;
  • Aplicar estimação e testes para analisar variáveis e/ou avaliar o relacionamento entre duas variáveis com o objetivo de entender o fenômeno natural e tomar decisões;
  • Modelar respostas numéricas usando uma ou múltiplas variáveis explanatórias com o objetivo de investigar e estabelecer relacionamento entre variáveis;
  • Interpretar resultados corretamente, efetivamente em um determinado contexto, considerando o jargão estatístico;
  • Obter visão crítica em afirmações baseadas em dados e avaliar as decisões baseadas em dados;
  • Realizar um projeto de pesquisa que envolva inferência e técnicas de modelagem estatística.

Cronograma:

Avaliações

As avaliações serão realizadas da seguinte maneira:

  • 8 laboratórios
  • Discussão de artigos
  • 2 provas/lista de exercícios
  • Exercícios de regressão linear
  • Trabalho final

Bibliografia

  1. Diez, D. M., Barr, C. D., Çetinkaya-Rundel, M. OpenIntro Statistics, 2nd edition. BUSSAB, W. O. e MORETTIN, L. G. - Estatística Básica - 5ed - São Paulo: Editora Saraiva, 2004.
  2. 2. MARTINS, G. de A. e DOMINGUES, O. - Estatística Geral e Aplicada - 4ed - São Paulo: Editora Atlas, 2011.MAGALHÃES, M.N. e LIMA, A.C.P. - Noções de Probabilidade e Estatística - 7ed - São Paulo: Editora da Universidade de São Paulo, 2005.
  3. MONTGOMERY, D. C.; RUNGER, G. C. - Estatística aplicada e Probabilidade para Engenheiros. 4ed.- Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos Editora, 2007.

Material de Apoio

Laboratórios (do site http://www.openintro.org):

Instruções: enviar para o meu email - heitor at ic ponto ufal ponto br - com o assunto [Lab X - Título] Nome do aluno)

    1. Introdução ao R e ao RStudio (Não haverá entrega do relatório desse lab, a discussão sobre ele será no dia 12/12)
    2. Introdução à análise de dados (Entrega do relatório no dia 19/12)
    3. Probabilidade (Entrega do relatório no dia 30/01)
    4. Distribuições de variáveis aleatórias (Entrega do relatório no dia 06/01)

Material Complementar

  1. Níveis de evidência e graus de recomendação da medicina baseada em evidências

Horário e Local da Disciplina:

Segundas e Quartas das 13:20 às 15:00, na sala do mestrado

Avaliação:

Serão aplicadas quatro avaliações, além de 9 laboratórios práticos. As avaliações serão:

1. Prova (ou trabalho) para avaliar o conteúdo da primeira unidade: revisão de probabilidade e estatística.

2. Prova (ou trabalho) para avaliar o conteúdo da segunda unidade: inferência estatística.

3. Prova (ou trabalho) para avaliar o conteúdo da terceira unidade: modelos de regressão.

4. Trabalho, no formato de artigo científico (que será especificado desde o início da disciplina), para avaliar a metodologia de elaboração de experimentos utilizada pelo aluno.

5. Nove Laboratórios referentes a cada uma das unidades, a saber:

a. Introdução ao R e ao RStudio

b. Introdução à análise de dados

c. Probabilidade

d. Distribuições

e. Introdução à inferência

f. Intervalos de confiança

g. Inferência para dados numéricos

h. Inferência para dados categóricos

i. Regressão linear